神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在公路運(yùn)量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用畢業(yè)論文(編輯修改稿)
2025-07-25 16:35 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 1，…，；j=0,1，…。并記下各個(gè)， ， 的值。 （5）記錄已學(xué)習(xí)過(guò)的樣本個(gè)數(shù)p。如果pP，轉(zhuǎn)步驟 (2)繼續(xù)計(jì)算；如果p= P，轉(zhuǎn)步驟(6)。 (6)按權(quán)值修正公式修正各層的權(quán)值或閾值。（7） 按新的權(quán)值進(jìn)行第（4）步。若滿足終止條件即終止，否則轉(zhuǎn)到第（2）步。 公路運(yùn)量 運(yùn)輸行業(yè)的重要性隨著我們經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展而快速提高，不管是旅客運(yùn)輸還是貨物運(yùn)輸?shù)陌l(fā)展與變化都成為國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要部分，交通運(yùn)輸是國(guó)家重要的基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)，對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展有著舉足輕重的作用，同時(shí)對(duì)區(qū)域產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的發(fā)展也有直接的影響。公路運(yùn)輸系統(tǒng)作為交通運(yùn)輸系統(tǒng)的一個(gè)子系統(tǒng)，在交通運(yùn)輸系統(tǒng)中的主導(dǎo)作用也日益凸顯。近年來(lái)，我國(guó)交通基礎(chǔ)設(shè)施和運(yùn)輸裝備不斷改善，為公路運(yùn)輸市場(chǎng)的快速發(fā)展創(chuàng)造了有利條件。在公路運(yùn)輸生產(chǎn)中，公路運(yùn)輸量是反映交通運(yùn)輸業(yè)生產(chǎn)成果的重要指標(biāo)，而在其中公路運(yùn)輸又成為運(yùn)輸行業(yè)的重中之重。公路運(yùn)量主要包括公路客運(yùn)量和公路貨運(yùn)量?jī)蓚€(gè)方面，它主要是負(fù)責(zé)短途運(yùn)輸。一個(gè)地區(qū)的公路運(yùn)量與該地區(qū)的人口、機(jī)動(dòng)車數(shù)量、和公路網(wǎng)的情況有關(guān)。第三章 運(yùn)用MATLAB建立模型預(yù)測(cè)公路運(yùn)量 MATLAB工具箱 MATLAB工具箱的用途 MATLAB 是一種科學(xué)與工程計(jì)算的高級(jí)語(yǔ)言，廣泛地運(yùn)用于包括信號(hào)與圖像處理，控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)，系統(tǒng)仿真等諸多領(lǐng)域。為了解決神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題中的研究工作量、編程和計(jì)算工作量問(wèn)題，工程領(lǐng)域中目前較為流行的軟件MATLAB，就提供了現(xiàn)成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱是在MATLAB環(huán)境下開發(fā)出來(lái)的許多工具箱之一。它以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論為基礎(chǔ)，利用MATLAB編程語(yǔ)言構(gòu)造出許多典型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的框架和相關(guān)的函數(shù)，這些工具箱函數(shù)主要為兩大部分：一部分函數(shù)特別針對(duì)某一種類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的，如感知器的創(chuàng)建函數(shù)、BP網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練函數(shù)等；而另外一部分函數(shù)則是通用的，幾乎可以用于所有類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真函數(shù)、初始化函數(shù)和訓(xùn)練函數(shù)等。這些函數(shù)的MATLAB實(shí)現(xiàn)，使得設(shè)計(jì)者對(duì)所選定網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行計(jì)算的過(guò)程，就轉(zhuǎn)變?yōu)閷?duì)函數(shù)的調(diào)用和參數(shù)的選擇，這樣一來(lái)，網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)人員可以根據(jù)自己的的需要去調(diào)用工具箱中有關(guān)的設(shè)計(jì)和訓(xùn)練程序，從煩瑣的編程中解脫出來(lái)，集中精力解決其他問(wèn)題，從而提高了工作效率。 MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱函數(shù)最新版本的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱幾乎涵蓋了所有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本常用模型，如感知器和BP網(wǎng)絡(luò)等。對(duì)于各種不同的網(wǎng)絡(luò)模型，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱集成了多種學(xué)習(xí)算法，為用戶提供了極大的方便。MATLAB R2007神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱中包含了許多用于BP網(wǎng)絡(luò)分析與設(shè)計(jì)的函數(shù)。 BP網(wǎng)絡(luò)的常用函數(shù)表函數(shù)類型函數(shù)名稱函數(shù)用途前向網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建函數(shù)newcf創(chuàng)建級(jí)聯(lián)前向網(wǎng)絡(luò)Newff創(chuàng)建前向BP網(wǎng)絡(luò)傳遞函數(shù)logsigS型的對(duì)數(shù)函數(shù)tansigS型的正切函數(shù)purelin純線性函數(shù) 學(xué)習(xí)函數(shù)learngd基于梯度下降法的學(xué)習(xí)函數(shù)learngdm梯度下降動(dòng)量學(xué)習(xí)函數(shù)性能函數(shù) mse均方誤差函數(shù)msereg均方誤差規(guī)范化函數(shù) 顯示函數(shù)plotperf繪制網(wǎng)絡(luò)的性能plotes繪制一個(gè)單獨(dú)神經(jīng)元的誤差曲面plotep繪制權(quán)值和閾值在誤差曲面上的位置errsurf計(jì)算單個(gè)神經(jīng)元的誤差曲面 運(yùn)用BP網(wǎng)絡(luò)建模 根據(jù)調(diào)查得知某地區(qū)1990年到2011年的人口機(jī)動(dòng)車數(shù)量，公路面積以及公路客運(yùn)量和貨運(yùn)量的數(shù)據(jù)（見(jiàn)附錄一），需要預(yù)測(cè)2012年和2013年該地區(qū)的公路客運(yùn)量和貨運(yùn)量。 我們可以把該問(wèn)題分解為六個(gè)模塊： 1 原始數(shù)據(jù)的輸入；2 數(shù)據(jù)歸一化；3 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練；4 對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真；5 將原始數(shù)據(jù)仿真結(jié)果與樣本進(jìn)行對(duì)比；6 對(duì)新數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真。 本次我就運(yùn)用MATLAB的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工具箱來(lái)編程（見(jiàn)附錄二）建立模型來(lái)解決。第四章 結(jié)論與總結(jié) 結(jié)論： anew= +004* 也就是說(shuō)2012年和2013年的公路客運(yùn)量分別為 6110萬(wàn)人和6162萬(wàn)人；貨運(yùn)量分別為15859萬(wàn)噸和19015萬(wàn)噸。 從學(xué)習(xí)曲線圖（）中，可以看出網(wǎng)絡(luò)的最后訓(xùn)練的誤差很小，達(dá)到了期望的值。 從實(shí)際樣本與網(wǎng)絡(luò)輸出值之間的訓(xùn)練和測(cè)試的對(duì)比圖中（），可以看出兩者之間的誤差極小，可以放心利用該網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測(cè)。 總結(jié) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)用極其廣泛，并且在很多領(lǐng)域都很實(shí)用，在MATLAB工具箱的幫助下更顯得簡(jiǎn)單快速，BP網(wǎng)絡(luò)對(duì)于非線性的模仿能力很強(qiáng)，這也是它能夠廣泛運(yùn)用的重要原因。但它也有一些缺點(diǎn)：用過(guò)BP網(wǎng)絡(luò)的恩都會(huì)認(rèn)識(shí)到一個(gè)問(wèn)題，那就是BP網(wǎng)絡(luò)的收斂速度是很慢的；它的網(wǎng)絡(luò)模型的逼近和推廣能力與學(xué)習(xí)樣本的典型性密切相關(guān)，所以從問(wèn)題中選取典型樣本實(shí)例組成訓(xùn)練集就是很重要的，但這本身又是一個(gè)很困難的問(wèn)題。參考文獻(xiàn)[1]. 陳明。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型[M]。大連:大連理工大學(xué)出版社,2002。[2]. 張乃堯,閻平凡。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊控制[M]。北京:清華大學(xué)出版社,1998:728。[3]. 周開利,康耀紅。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及其MATLAB仿真程序設(shè)計(jì)[M]。北京:清華大學(xué)出版社,2002。[4]. 戴葵。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)技術(shù)[M]。長(zhǎng)沙:國(guó)防科技大學(xué)出版社,1999:3346。[5]. 胡守仁,余少波等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)論[M]。長(zhǎng)沙:國(guó)防科技大學(xué)出版社,2003。[6]. 周志華,曹存根。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用[M]。北京：清華大學(xué)出版社,2000。[7].
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